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高等教育領域數(shù)字化綜合服務平臺
情感安撫對話系統(tǒng)技術
1. 痛點問題
根據(jù)國家衛(wèi)健委疾病預防控制局公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2017年底，全國13.9億人口中有2億4千萬人患有精神障礙問題，其中嚴重精神障礙患者超過1600萬，這一數(shù)字還在逐年增長。2021年權威數(shù)據(jù)顯示，全球患有抑郁癥的患者超過3.5億人，中國抑郁癥患者高達5400萬人，占總人口的4.2%，1.5億青少年中受情緒和壓力困擾的超過3000萬人，每年因心理問題導致死亡的近300萬。僅清華大學心理咨詢中心一學期接診學生就近4000人次。這些數(shù)字說明，我國民眾的心理健康問題日趨嚴重。
與此形成巨大反差的是，在我國擁有心理咨詢師從業(yè)資格證（三級和二級）的人數(shù)大約有150萬，但實際上從業(yè)人數(shù)不足10%，其中專業(yè)水平也是參差不齊。2020年中國精神科執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師剛剛達到4萬人。因此，心理健康的專業(yè)從業(yè)者數(shù)量存在巨大缺口。這就為數(shù)字化心理健康技術和產(chǎn)品提供了發(fā)展空間。
2. 解決方案
核心技術：
面向心理咨詢和治療的自然語言處理技術
針對心理健康常見的情緒識別、關鍵信息提取技術。
情緒支持對話技術
借鑒心理咨詢模型的情緒支持對話框架，根據(jù)策略標注實現(xiàn)高效的情感安撫對話生成。
預期產(chǎn)品和服務：
面向高校學生、企業(yè)員工和社會人士提供的智慧心理健康服務平臺，融合了專業(yè)心理咨詢服務，人工智能賦能的朋輩咨詢對話機器人，以及輔助心理健康產(chǎn)品的服務平臺。
心理健康信息化系統(tǒng)：
為專業(yè)心理咨詢機構和心理咨詢師提供流程管理和優(yōu)化、來訪者檔案管理、咨詢檔案管理、智能輔助機器人等服務。
清華大學
2021-09-18
一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識別方法
本發(fā)明公開了一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識別方法，包括：(1)訓練出參考語音和用戶中性語音的模型；(2)提取GMM參考模型的中性-情感高斯分量映射集；(3)提取與用戶的中性訓練高斯分量鄰近的若干中性參考高斯分量映射的情感參考高斯分量；(4)合成出用戶的情感訓練高斯分量，進而得到用戶的情感訓練模型；(5)合成出所有用戶的GMM訓練模型；(6)輸入測試語音進行識別。本發(fā)明采用基于KL散度的近鄰原則從語音庫中提取若干與用戶的中性訓練語音相似的參考語音，用參考語音中的情感參考語音合成出用戶的情感訓練語音，改善了在訓練語音與測試語音失配情況下說話人識別系統(tǒng)的性能，提高了說話人識別系統(tǒng)的魯棒性。
浙江大學
2021-04-13
音樂情感自動識別及自動標注系統(tǒng)
網(wǎng)絡音樂以其使用率一直位居中國互聯(lián)網(wǎng)應用前三甲的寶座，音樂已經(jīng)成為用戶通過搜索引擎搜索的前三大類內(nèi)容之一，用戶比例高達41.6%，大部分綜合搜索引擎都已經(jīng)提供針對音樂的垂直搜索功能?；ヂ?lián)網(wǎng)上日益龐大的用戶規(guī)模以及海量的數(shù)字音樂要求高效的音樂檢索手段和令用戶滿意的檢索體驗。 本系統(tǒng)采用多模態(tài)情感回歸的方法，實現(xiàn)音樂情感的自動標注，并通過音樂情感詞作為中間橋梁，實現(xiàn)音樂情感維度信息到情感類別的映射，間接實現(xiàn)了音樂情感的分類。因此本系統(tǒng)能夠同時滿足對音樂情感維度信息和類別信息自動標注的需求。
北京大學
2021-02-01
基于主動視情感識別與面部重建技術研究
由于計算機視覺和人類視覺系統(tǒng)統(tǒng)的工作機理不同，研究適合計算機的傳感方法和處理方法，是機器視應用的一條切實可行的途徑?；诙嗄咳四樧R別重建的關鍵技術研究，采用主動視視頻圖像重采樣技術，實現(xiàn)人臉三維數(shù)字化，對立體視覺多CCD傳感器數(shù)據(jù)融合研究。重點研究基于混沌、小波神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等經(jīng)算法實現(xiàn)情感的特征提取與識別技術，構建其數(shù)學模型系統(tǒng)，然后對人臉進行三維重建，最后對真實感三維人臉實施編輯，實現(xiàn)原型系統(tǒng)研制。 可獲得的成果 1）、基于主動視覺對運動人臉特征與情感進行特征提取與識別技術； 2）、基于混沌、小波神經(jīng)網(wǎng)絡等優(yōu)化算法實現(xiàn)情感識別技術； 3）、人臉重建關鍵技術的研究及其真實感三維人臉編輯研究并對實現(xiàn)原型系統(tǒng)研制。
西南交通大學
2021-04-13
應用于移動平臺的語音情感識別系統(tǒng)
結合模式識別及語音情感感知算法，開發(fā)了應用于移動平臺的語音情感識別系統(tǒng)，該技術具有自主知識產(chǎn)權。該系統(tǒng)能夠通過移動終端采集用戶的語音信號，經(jīng)情感建模和識別算法處理后，實時感知用戶語音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡）。系統(tǒng)特點：1、融合說話人無關和說話人相關兩種語音情感模型，用以彌補單一模型無法兼顧算法普適性和準確性的不足；2、具備在線及離線兩種工作模式，在線模式下，移動設備可以借助服務器獲得更為準確的識別結果，并且節(jié)省運算資源；3、對移動設備使用環(huán)境中的低采樣率與低信噪比環(huán)境作了針對性優(yōu)化，保障了識別算法在一般環(huán)境下的魯棒性。 本系統(tǒng)基于北京航空航天大學模式識別與人工智能實驗室的多模型融合語音情感識別技術，在移動平臺上實現(xiàn)了對說話人情感表達的識別。其能夠?qū)φf話人相關和說話人無關情形進行相應優(yōu)化，對于未在系統(tǒng)注冊的一般用戶，識別準確率為76%；對于已在系統(tǒng)注冊的用戶，識別準確率可達83%，屬于國內(nèi)外領先水平。對于長度為2s的語音，本系統(tǒng)離線模式下識別時間小于0.5s，在線模式下識別時間小于0.2s。
北京航空航天大學
2021-04-13
一種基于李群論的多模態(tài)情感識別方法
本發(fā)明公開了一種基于李群論的多模態(tài)情感識別方法，包括以 下步驟：獲取視頻，并提取視頻幀中圖像區(qū)域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子對視頻中的圖像區(qū)域進行跟蹤，根據(jù)視頻子序 列構建 ARMA 模型獲取 ARMA 模型間的距離，根據(jù) ARMA 模型之間 的距離構建核函數(shù)，并進行情感表達分類，根據(jù)人體、臉部和手部的 情感類別概率對人進行情感識別。本發(fā)明根據(jù)視頻中所包含的人體姿 態(tài)運動信息、手勢和臉部表情信息來判斷人的情感狀態(tài)，是一個將視 頻數(shù)據(jù)映射到人體運動特征、手勢特征和臉部表情特征，再從人體運 動特征空間和臉部表情特征映射到狀態(tài)空間的過程，并提出利用李群 論進行多模態(tài)情感識別，提高模型進行情感識別的精確性。
華中科技大學
2021-04-11
基于3D仿生代理的情感人機交互系統(tǒng)
本系統(tǒng)基于北京航空航天大學模式識別與人工智能實驗室的多模情感識別與情感表達融合技術，開發(fā)了基于3D仿生代理的多模情感人機交互系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有情感感知與表達能力，能夠通過采集用戶的視音頻信號，實時感知用戶表情和語音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡），識別準確率達到85%，并通過3D仿生代理生動的語音和肢體動作與用戶進行自然和諧的對話交流。系統(tǒng)消耗資源少，適合移動平臺；融合表情和語音進行決策級情感識別，識別率高；采用3D仿生代理，交互界面生動自然。該系統(tǒng)及相應情感感知技術可應用于新一代情感人機交互界面。本成果已獲得授權發(fā)明專利2項，受理發(fā)明專利15項，申請國際發(fā)明專利2項。授權發(fā)明專利如下：一種魯棒的人臉表情識別方法，ZL200810223211.6；漢語語音情感信息的提取及建模方法，ZL200810104541.3。
北京航空航天大學
2021-04-13
一種基于文本情感分析的搜索引擎系統(tǒng)（心情搜索）
心情搜索，是情感分析和搜索引擎的有機結合，在情感分析的基礎上，對海量微博數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。用戶可以搜索感興趣的話題，獲知該話題隨著時間變化大眾情感的變化，獲知公眾對該話題的主流看法和討論。 技術實現(xiàn)：本成果包括情感分析、情感值與關鍵詞統(tǒng)計、索引建立和熱點話題提取4大部分。情感分析部分負責完成對文本內(nèi)容進行情感分析。情感值與關鍵詞統(tǒng)計部分對情感分析的結果進行統(tǒng)計，分析每個話題隨著時間的推移，各種情感出現(xiàn)頻率的變化，并提取涉及該話題的文本內(nèi)容中的出現(xiàn)頻次最高的關鍵詞。索引建立部分對情感值和關鍵詞統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立索引，便于對其檢索。熱點話題提取部分對當前的網(wǎng)絡文本進行實時分析，發(fā)現(xiàn)大家議論的熱點話題。本發(fā)明在對網(wǎng)上言論進行情感分析的基礎上，分析每個話題的熱度曲線和網(wǎng)民議論該話題時提到的關鍵詞，并實現(xiàn)話題搜索和熱點話題的提取。市場前景：為特定需求進行定制，實時分析特定對象的關注熱點和情感傾向或特定事件在一段時間內(nèi)的情感變化趨勢，可應用于需要關注網(wǎng)上言論的機構或企業(yè)。
北京航空航天大學
2021-04-13
一種基于有限狀態(tài)自動機的語音情感交互裝置與方法
本發(fā)明公開了一種基于有限狀態(tài)自動機的語音情感交互裝置與方法。所述裝置包括：語音采集模塊，用于設置錄音源、采樣率、音頻通道、音頻數(shù)據(jù)格式，完成后向原始文件寫入裸數(shù)據(jù)生成文件A；對文件A進行語音情感識別的語音情感識別模塊；通過情感的載體進行情感交互的語音情感交互模塊。語音情感交互模塊包括：有限狀態(tài)自動機模型的構建模塊，用于采用有限狀態(tài)機描述語音情感狀態(tài)及其轉換過程；情感交互狀態(tài)轉換表的建立模塊，用于有限狀態(tài)自動機轉換函數(shù)的定義和有限狀態(tài)自動機轉換函數(shù)的確定；轉換矩陣模塊，用于在有限狀態(tài)自動機模型中，用狀
安徽建筑大學
2021-01-12
“彈簧-梁單元”模型處理約束漿錨連接傳力問題
技術成熟度：原型驗證
原理：模型將漿錨連接節(jié)點破壞視為兩個階段，第一階段為粘結破壞，即砂漿與鋼筋和鋼筋斷裂前（包括斷裂時）時段，第二階段為滑移破壞，即砂漿與鋼筋和鋼筋斷裂后時段。第一階段依靠梁單元模擬，第二階段依靠彈簧單元模擬，這樣準確的反映了漿錨連接發(fā)生時的強度破壞及之后的滑移脫離現(xiàn)象。
創(chuàng)新點：提出了建模工藝，給出了適用于模型的彈簧單元、梁單元本構關系。
應用場景：漿錨節(jié)點超限分析，漿錨節(jié)點抗震性能分析。
應用案例：約束漿錨鋼筋極限搭接連接剪力墻結構抗震性能分析，裝配法加固剪力墻施工模擬過程分析。
成果獲獎：吉林省土木建筑學會科技進步一等獎。
成果評價：建模簡單、計算快速、經(jīng)過多篇論文驗證傳力與實際情況偏差小于10%。
吉林建筑科技學院
2025-05-19